多金融资产的定价与风险测度基于Copuia理论的理论

2012-12  

中国财富出版社  

战雪丽，女，1979年出生，山东烟台人，管理学博士，现为北京物资学院讲师。2004年子天津大学管理学院师从张世英教授从事金融计量方向的研究，2007年获得管理学博士学位。主要研究领域为金融计量、金融资产相关性度量、金融衍生工具分析。在《系统管理学报》等杂志发表多篇学术论文。

1 导论 1.1 研究背景与意义 1.2 国内外研究现状 1.3 本书研究的理论意义与现实意义 1.4 本书的技术路线、结构安排与主要创新 2 Copula理论引入到金融市场分析的理论架构 2.1 Copula理论的优越性 2.2 传统多变量金融市场分析的不足 2.3 基于Copula理论的多金融资产建模 2.4 本章小结 3 基于Copula—SV模型的多金融资产风险测度 3.1 金融风险分析 3.2 随机波动建模 3.3 建立Copula—SV模型测度多金融资产风险 3.4 股票市场风险测度实证分析 3.5 本章小结 4 基于Copula—RV模型的多金融资产风险测度 4.1 已实现波动理论与建模 4.2 建立Copula—RV模型测度多金融资产风险 4.3 实证分析 4.4 本章小结 5 基于Copula理论的金融资产期权定价模型 5.1 资产定价基本理论 5.2 期权定价理论与模型 5.3 建立基于Copula理论的多金融资产期权定价模型 5.4 本章小结 6 边缘分布与Copula函数对金融分析差异性比较 6.1 多元Copula函数的构建 6.2 基于Copula理论的金融资产定价与风险测度模型的选择 6.3 仿真试验分析 6.4 本章小结 7 总结与展望 7.1 研究总结 7.2 研究与展望 7.3 结束语 参考文献 附录 后记

版权页： 插图： 2.稳健性 在计算样本线性相关系数的时候，某一对异常的观测值可能会对结果产生很大的影响；而建立在秩统计量基础上的秩相关系数就不会受这样问题的困扰，对异常数据具有较强的稳健性。 3.对相依关系的描述程度 线性相关系数描述的只是线性相依关系，不能对非线性相依关系进行描述。秩相关系数在保持了对线性相依关系解释的同时，还能解释非线性单调相依关系，其应用价值远要比线性相关系数大，且在大部分实际应用中，线性相依关系并不足以刻画问题的本质。 2.2.2 建立多个金融资产模型的局限性 以往对金融市场的分析，若分析对象为多个金融变量，一般先假设每个变量都服从正态分布或t—分布，然后建立多元正态分布或多元t—分布的模型，这样假设的主要原因是目前分析多个变量的联合分布模型多用这两个。而研究表明，金融市场无法满足这种假设条件。例如：汇率的日收益率服从t—分布。而且不同汇率的t—分布函数具有不同的自由度参数。因此，若要分析多个汇率日收益率时，除非它们的自由度非常接近，否则很难用一个现有的分布如多元t—分布来描述多个汇率的联合分布，因为多元t—分布要求它的多个边缘分布都具有相同的自由度。在实际应用中，如果我们要研究两个具有完全不同边缘分布的变量的联合分布，如股票指数与汇率的联合分布，显然很难在现有的二元分布中找到一个合适的分布。然而在许多金融问题，如期权定价、投资组合的VaR计算等中，我们又需要知道联合分布的密度函数。因此在现实中，很难找到一个给定的分布可以用来分析实际的金融问题。 2.3 基于Copula理论的多金融资产建模 在金融分析中，很多问题都不能去使用一个给定的分布，因此需要寻找一个能很好描述某些金融现象的实用分布。运用Copula技术，可以将多元分布分解为单个变量的边缘分布和一个描述变量之间相关结构的Copula函数，这使建模问题大大简化，同时也提高了模型的实用性，所以Copula技术可以成为构建金融模型的有力工具。

《多金融资产的定价与风险测度:基于Copula理论的研究》是作者在系统整理博士学位论文基础上完成的，既有对相关基础理论知识的系统介绍，也有对中国金融市场的大量实证分析。

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